美国化学家Brown（1995）指出：化学家习惯于将99％的精力与资源用在数据的收集上，只余下1%用于将数据转化为信息。这种与信息时代的观念相悖的习惯应通过化学教育加以改变。红外光谱本身也是一种数据，在红外光谱分析过程中，大部分测试人员仅限于从表观上直接分析红外光谱的原始谱图。如果原始谱图不理想，大家首先想到的方法是重新测试，更严重的是，如果从原始谱图中难以直接发现有价值的信息，那么这些光谱数据就会被弃之如糟粕。但事实上，只要把光谱数据进行适当的处理，就可以避免重复测试，节省时间与资源，甚至会发现平淡的数据里面原来别有洞天。下面将结合实例介绍几种实用的红外光谱数据处理法。
归一化方法
归一化方法有两种形式：一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。红外光谱的归一化处理采用的是前一种方法，主要是为了数据处理方便，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。在科研工作中，我们经常需要了解同一系列样品红外光谱之间的差异。但是，由于溴化钾压片法需要的样品量仅有1-2mg，并且制样过程中样品质量难以保证一致，所以样品
Fig. 1红外吸收光谱
的红外光谱吸收强度会有不同差异，这给谱图差异性判断带来了困难。举例说明，Fig. 1是两个样品的红外吸收光谱，在所显示的区域内，B物质的吸收强度大约是A物质的3倍。一般情况下，我们会重新检测，并在制样过程中增加A物质的质量。但事实上，我们完全可以采用数据归一化的方法来替代重复检测。Fig. 2是经过归一化处理的红外吸收光谱，由图中可以看出，谱图经过归一化处理，B物质和A物质的吸收强度基本一致。
Fig. 2归一化的红外吸收光谱
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